OpenPrompt是一个开源的提示学习(Prompt-learning)框架,旨在为自然语言处理(NLP)任务提供标准、灵活和可扩展的工具。它允许研究人员和开发者轻松地将预训练语言模型(PLMs)应用于下游NLP任务,通过修改输入文本和使用文本模板来实现。
OpenPrompt具有以下主要特性:
可以通过pip安装OpenPrompt:
pip install openprompt
或者从源码安装:
git clone https://github.com/thunlp/OpenPrompt.git
cd OpenPrompt
pip install -r requirements.txt
python setup.py install
以下是一个使用OpenPrompt进行情感分析的简单示例:
from openprompt.data_utils import InputExample from openprompt.plms import load_plm from openprompt.prompts import ManualTemplate, ManualVerbalizer from openprompt import PromptForClassification, PromptDataLoader # 1. 加载PLM plm, tokenizer, model_config, WrapperClass = load_plm("bert", "bert-base-cased") # 2. 定义数据集 dataset = [ InputExample(text_a="I love this movie.", label=1), InputExample(text_a="This is a terrible film.", label=0) ] # 3. 定义模板 template = ManualTemplate( text = '{"placeholder":"text_a"} It was {"mask"}', tokenizer = tokenizer, ) # 4. 定义词语器 verbalizer = ManualVerbalizer( classes = ["negative", "positive"], label_words = { "negative": ["bad"], "positive": ["good", "great", "wonderful"], }, tokenizer = tokenizer, ) # 5. 构建PromptModel prompt_model = PromptForClassification( template = template, plm = plm, verbalizer = verbalizer, ) # 6. 定义数据加载器 data_loader = PromptDataLoader( dataset = dataset, tokenizer = tokenizer, template = template, tokenizer_wrapper_class=WrapperClass, ) # 7. 训练和推理 prompt_model.eval() for batch in data_loader: logits = prompt_model(batch) preds = torch.argmax(logits, dim = -1) print(preds)
官方文档: OpenPrompt Documentation
GitHub仓库: thunlp/OpenPrompt
教程示例: OpenPrompt Tutorials
论文: OpenPrompt: An Open-source Framework for Prompt-learning
API参考: OpenPrompt API Reference
常见问题: OpenPrompt FAQ
OpenPrompt为NLP研究人员和开发者提供了一个强大而灵活的工具,可以快速实现和测试各种提示学 习方法。通过学习和使用OpenPrompt,你可以更好地理解和应用提示学习范式,为你的NLP项目带来新的可能性。无论你是刚接触提示学习的新手,还是希望在此基础上进行深入研究的专家,OpenPrompt都是一个值得深入探索的优秀框架。
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